Segmentasi: Algoritma dan Pendekatan dalam Pemasaran
Pemilihan metode statistik yang tepat untuk segmentasi pasar tergantung pada beberapa faktor, termasuk pendekatan yang dipilih (a-priori atau post-hoc), ketersediaan data, kendala waktu, tingkat keterampilan pemasar, dan sumber daya yang tersedia.
Segmentasi A-priori
Segmentasi a-priori didasarkan pada pengembangan kerangka teoritis sebelum melakukan penelitian. Dengan kata lain, pemasar memiliki gagasan yang terbentuk sebelumnya tentang bagaimana mengelompokkan pasar, baik secara geografis, demografis, psikografis, atau perilaku. Misalnya, seorang pemasar mungkin bertujuan click here untuk memahami motivasi dan demografi pengguna produk ringan dan moderat untuk merancang strategi yang mendorong penggunaan yang lebih besar. Dalam hal ini, variabel target telah ditentukan sebelumnya—seperti status pengguna dalam segmentasi perilaku. Pemasar kemudian mengumpulkan dan menganalisis data sikap yang relevan untuk kelompok pengguna ini. Metode umum untuk analisis termasuk tabulasi silang, distribusi frekuensi, dan kadang-kadang teknik yang lebih kompleks seperti regresi logistik atau metode kepemilikan.
Kelemahan utama dari segmentasi a-priori adalah tidak mengeksplorasi segmen pasar lain yang berpotensi bermakna, membatasi pemasar pada asumsi yang telah ditetapkan sebelumnya.
Segmentasi Pasca-hoc
Sebaliknya, segmentasi pasca-hoc tidak mengasumsikan kerangka kerja tertentu. Sebaliknya, segmentasi didorong oleh data empiris, dengan analis mengidentifikasi segmen yang paling relevan untuk masalah pemasaran tertentu. Segmentasi pasca-hoc biasanya melibatkan metode pengelompokan yang canggih atau pemodelan persamaan struktural. Pendekatan ini memerlukan akses ke kumpulan data yang besar dan kaya dan menggunakan algoritme canggih untuk menentukan segmen.
Misalnya, pengelompokan dapat digunakan untuk menemukan grup yang berbeda berdasarkan pola data. Sementara contoh sederhana sering menggunakan dua variabel, pengelompokan dunia nyata mempertimbangkan banyak variabel.
Banyak pemasar, terutama mereka yang tidak memiliki keterampilan statistik tingkat lanjut, sering beralih ke perusahaan riset komersial atau konsultan untuk analisis segmentasi pasca-hoc.
Pendekatan Statistik Umum dalam Segmentasi
Beberapa teknik statistik yang biasa digunakan dalam analisis segmentasi, antara lain:
- Algoritma Pengklusteran: Metode ini dapat tumpang tindih, tidak tumpang tindih, atau kabur. Contoh tipikal adalah pengelompokan K-berarti atau bentuk analisis kluster lainnya.
- Analisis Bersama: Teknik yang digunakan untuk memahami bagaimana konsumen menghargai atribut yang berbeda.
- Pendekatan Ansambel: Misalnya, hutan acak, yang menggabungkan beberapa model untuk meningkatkan akurasi.
- Deteksi Interaksi Otomatis Chi-kuadrat (CHAID): Metode pohon keputusan untuk mendeteksi interaksi antar variabel.
- Analisis Faktor/Analisis Komponen Utama: Teknik untuk mengurangi dimensi data dan mengidentifikasi pola.
- Analisis Kelas Laten: Metode yang digunakan untuk mendeteksi subkelompok tersembunyi berdasarkan pola perilaku yang diamati.
- Regresi Logistik: Metode statistik yang digunakan untuk memprediksi hasil berdasarkan variabel independen.
- Penskalaan Multidimensi & Analisis Kanonik: Teknik untuk memvisualisasikan hubungan antar variabel.
- Model Campuran: Termasuk estimasi Ekspektasi-Maksimalisasi (EM) dan model campuran hingga, untuk memodelkan data heterogen.
- Segmentasi Berbasis Model: Menggunakan pemodelan persamaan simultan dan struktural (misalnya, LISREL).
- Jaringan Saraf Buatan: Metode pembelajaran mesin untuk memodelkan hubungan kompleks dalam data.
Masing-masing metode ini menawarkan keuntungan unik, dan pemasar dapat memilih pendekatan berdasarkan tujuan dan sumber daya spesifik yang tersedia untuk penelitian segmentasi mereka.
